看了一圈发现居然没有多维的例子，补充一个。
计算方法：
规律：
对于k维的，tf.reduce_sum(x, axis=k-1)的结果是对最里面一维所有元素进行求和。tf.reduce_sum(x, axis=k-2)是对倒数第二层里的向量对应的元素进行求和。tf.reduce_sum(x, axis=k-3)把倒数第三层的每个向量对应元素相加。
用tf.reduce_sum里的例子进行检验：
# 'x' is [[1, 1, 1]# [1, 1, 1]]tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2] # 倒数第二层对应元素相加tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3] #最里面一层求和
